Python Pandas list列表数据列拆分成多行的方法实现

1、实现的效果

示例代码：

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})
df
Out[458]:
 A    B
0 1 [1, 2]
1 2 [1, 2]

拆分成多行的效果：

   A  B
0  1  1
1  1  2
3  2  1
4  2  2

2、拆分成多行的方法

1）通过apply和pd.Series实现

容易理解，但在性能方面不推荐。

df.set_index('A').B.apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0).rename(columns={0:'B'})
Out[463]:
 A B
0 1 1
1 1 2
0 2 1
1 2 2

2）使用repeat和DataFrame构造函数

性能可以，但不太适合多列

df=pd.DataFrame({'A':df.A.repeat(df.B.str.len()),'B':np.concatenate(df.B.values)})
df
Out[465]:
 A B
0 1 1
0 1 2
1 2 1
1 2 2

或者

s=pd.DataFrame({'B':np.concatenate(df.B.values)},index=df.index.repeat(df.B.str.len()))
s.join(df.drop('B',1),how='left')
Out[477]:
 B A
0 1 1
0 2 1
1 1 2
1 2 2

3）创建新的列表

pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in df.values for z in y],columns=df.columns)
Out[488]:
 A B
0 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 2

或者

#拆成多于两列的情况
s=pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in zip(df.index,df.B) for z in y])
s.merge(df,left_on=0,right_index=True)
Out[491]:
 0 1 A    B
0 0 1 1 [1, 2]
1 0 2 1 [1, 2]
2 1 1 2 [1, 2]
3 1 2 2 [1, 2]

4）使用reindex和loc实现

df.reindex(df.index.repeat(df.B.str.len())).assign(B=np.concatenate(df.B.values))
Out[554]:
 A B
0 1 1
0 1 2
1 2 1
1 2 2
#df.loc[df.index.repeat(df.B.str.len())].assign(B=np.concatenate(df.B.values)

5）使用numpy高性能实现

newvalues=np.dstack((np.repeat(df.A.values,list(map(len,df.B.values))),np.concatenate(df.B.values)))
pd.DataFrame(data=newvalues[0],columns=df.columns)
 A B
0 1 1
1 1 2
2 2 1
3 2 2

来源：https://www.cjavapy.com/article/237/